Emploi Data Scientist

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Langage R, Hadoop, Spark, Machine Learning, segmentation des données, GBM, big data, etc. sont des mots qui font partie de ton quotidien ? En plus tu maitrises Python ou un langage de programmation équivalent ? Tu devrais donc trouver une offre d’emploi qui te correspond… :)

Sur Welcome to the Jungle, que tu sois en recherche d’un poste de data scientist ou de data analyst, tu trouveras plein d’offres d’emploi (CDI, CDD) ou de stage pour rejoindre une entreprise innovante à Paris ou à l’étranger. Que ce soit en startup ou chez un grand compte !

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  1. ClaraVista
    ClaraVista
    ClaraVista

    Créée par un ancien de l’école Polytechnique et du cabinet McKinsey, ClaraVista accompagne ses clients depuis 2002 dans la transformation de leur performance marketing en utilisant les datas. Pionnier sur ces sujets, ClaraVista intègre au sein d’une même équipe des consultants en stratégie marketing & CRM, des datas scientists, des développeurs en Intelligence Artificielle et des créateurs d’expériences clients. Cette combinaison unique d’expertises et profils différents permet d’aider les entreprises de l’amont à l’aval, sur leurs décisions stratégiques marketing et CRM, la conception et mise en place des modèles d’intelligence artificielle les plus pointus et la conception d’expériences clients innovantes plus performantes.

    ClaraVista travaille dans de nombreux secteurs, avec néanmoins une force particulière dans le luxe, les cosmétiques, la distribution et les services financiers. Avec une croissance organique qui a toujours été portée quasi-exclusivement par le bouche-à-oreille de ses clients et qui s’accélère, ClaraVista a aujourd’hui 3 bureaux (Paris, New-York et Singapour).

    L’ADN de ClaraVista est de combiner recherche de l’excellence et bienveillance, en interne et avec ses clients. C’est ce qui permet à chaque collaborateur de s’épanouir et « grandir » au sein de l’équipe, mais aussi de construire avec les clients des relations à long terme.

    ClaraVista réunit à la fois les savoir-faire d’un cabinet de conseil en stratégie, l’expertise pointue d’un spécialiste de la data (avec notamment MoonFish, sa plateforme d’intelligence artificielle en mode SAAS) et les compétences de conception et activation d’agences marketing et CRM.

    • Big Data, Digital Marketing / Data Marketing, Intelligence artificielle / Machine Learning, Stratégie
    • Paris, Singapore
    • Entre 15 et 50 salariés
  2. Groupe Casino
    Groupe Casino
    Groupe Casino

    Porteur d’une vision claire des mutations du secteur, l'ambition du Groupe Casino et de ses enseignes Casino (Casino#hyperfrais, Casino Supermarchés, Le Petit Casino, Vival, Spar, Sherpa), Monoprix, Naturalia, Franprix, Leader Price, la nouvelle cave, Cdiscount et  RelevanC est d’accélérer la transformation du commerce. C’est pourquoi toutes les activités de distribution du Groupe sont positionnées sur des formats d’avenir : la proximité, le premium et le e-commerce.

    Sa culture d’innovation et sa maturité digitale lui permettent désormais de valoriser ses expertises technologiques, logistiques et énergétiques auprès de l’écosystème mondial de la distribution.

    Avoir des idées, les traduire en actes : c’est ainsi que le groupe Casino invente l’avenir durable du commerce.

    • Big Data, Grande distribution, Immobilier commercial
    • Saint-Étienne, Vitry-Sur-Seine
    • > 2000 salariés
  3. CGI
    CGI
    CGI

    Leader mondial du conseil et des services numériques, CGI est convaincue que l’innovation technologique permet aussi bien d’accélérer la transformation de la société et de son économie, que le développement de ses collaborateurs.

    Sa mission, accompagner au quotidien les entreprises et les administrations dans leur transformation pour les rendre plus performantes.

    • 30 agences réparties partout en France
    • Des synergies en Europe de l’ouest et du sud (Belgique, Luxembourg, Espagne, Portugal, Maroc, Roumanie)
    • Tous les secteurs d’activités représentés (Banques, assurances et services financiers, CPG, retail et luxe, Énergie & Utilities, Industrie, Secteur public, Transport)
    • 4 métiers : business consulting, intégration de systèmes, business solutions, managed IT services
    • Développement, cybersécurité, big data, intelligence artificielle... Autant d'enjeux qui rythmeront votre quotidien.
    • Big Data, IT / Digital, Transformation
    • Puteaux, Aix-En-Provence, Amiens, Arras, Bordeaux, Brest, Clermont-Ferrand, Grenoble, Illkirch-Graffenstaden, Larmor-Plage, Le Mans, Lille, Limoges, Lyon, Montpellier, Nantes, Niort, Orléans, Pau, Rennes, Sophia-Antipolis, Toulouse, Tours
    • > 2000 salariés
  4. Heuritech
    Heuritech
    Heuritech

    Heuritech became a global reference in data-driven fashion, creating a new product category that transformed the fashion industry. Helping fashion, sportswear and luxury brands feel confident making apparel, footwear, and leather goods decisions.

    Our clients are global leaders including: Louis Vuitton, Adidas, Moncler, Dior, New Balance and more.

    Heuritech can predict fashion trends in advance. How? Analyzing millions of social media images a day, combining Artificial Intelligence and fashion expertise. It generates trend forecasting data brands could not find anywhere else. For example, we recently helped a major global brand launch a new shoe model in its collection. It got sold out in 10 days.

    Brands around the world leverage Heuritech to: better produce, understand upcoming demand, reduce overstock, find actionable inspiration, produce more sustainably, avoid missed opportunities and increase their sell-through.

    With 45 employees, Heuritech has an office in Paris, a community of thousands of fashion professionals who follow our content to make fashion decisions.

    • Big Data, E-commerce, Mode
    • Paris
    • Entre 15 et 50 salariés
  5. The BVA Family
    The BVA Family
    The BVA Family

    The BVA Family est un leader international indépendant des études, du conseil et de la data, présent dans 11 pays. Depuis plus de 50 ans, nous nous engageons aux côtés de nos clients pour les aider à se transformer afin d'assurer leur croissance durable dans un monde en constante évolution. Grâce à une approche singulière nourrie par l'apport des sciences comportementales, nos 1000 talents offrent à leurs clients un « Behavioral Advantage » pour passer de l’ambition à l’action et construire un futur positif. 

    • Big Data, Publicité, Stratégie
    • Paris, Balma, Boulogne-Billancourt, Hamburg, Lancy, London, Lyon, Montreuil, Montrouge, Singapour, Skokie, Teaneck
    • Entre 250 et 2000 salariés
  6. Kyndryl
    Kyndryl
    Kyndryl

    Kyndryl est le plus grand fournisseur de services d’infrastructure informatique au monde qui accompagne ses clients dans la conception, la modernisation, la gestion et la sécurisation de leurs plateformes IT au service de leurs applications critiques.

    Ce sont presque 90000 experts au niveau mondial qui servent plus de 4000 clients de tailles différentes dont 400 en France (45% du CAC 40) de tous secteurs d'activités confondus.

    • Application mobile, Big Data, Cybersécurité, IT / Digital, Intelligence artificielle / Machine Learning, Organisation / Management, SaaS / Cloud Services, Stratégie, Transaction Services
    • Courbevoie, Nice
    • > 2000 salariés
Questions fréquentes

Pourquoi et comment devenir un data scientist?

Avec les progrès continuels qui sont enregistrés dans le domaine de la technologie de l’information, beaucoup de métiers plus ou moins nouveaux sont apparus et suscitent autant d’intérêt que de questionnements. On y compte le métier de data scientist dont il est question ici.

Quand peut-on être qualifié de data scientist?
Quelles sont les exigences de ce métier?
Quel est le bagage intellectuel requis pour prétendre à ce titre?

L’intérêt de la data science

Dans un monde où les informations circulent de plus en plus vite et sont quasi accessibles par tous et à tout moment grâce à internet, il apparaît plus que judicieux de savoir les capter et les exploiter en vue d’améliorer les offres et services dans tous les domaines.
C’est le principe premier de la science des données communément appelée data science. Elle permet en effet à toute personne engagée dans une entreprise d’être averti en temps réel des besoins actuels de ses clients actuels, potentiels et futurs. Une bonne analyse de données ciblées existant sur internet et émises par les individus et/ou groupes d’individus sur divers sujets offre en effet la possibilité de prédire quelques-unes de leurs tendances futures de consommation et d’anticiper certains de leurs besoins.
C’est donc un élément important sur lequel peuvent tabler les responsables d’entreprises pour faire la différence sur les marchés de plus en plus concurrentiels.
Mais en quoi consiste concrètement le travail de data scientist?

Quelles missions pour le Data scientist?

La data science est ce qu’on peut traduire littéralement par science des données. En conséquence, on peut raisonnablement considérer que le data scientist est cette personne qui se charge dans une organisation, de l’analyse, du traitement et de la présentation de données bien spécifiques à ses responsables ou superviseurs en vue de faciliter la prise de décisions dans des sphères données.
Le data scientist récupère donc toutes les données liées plus ou moins directement aux activités de son organisation et collectées suivant différents moyens par cette dernière afin de les dépouiller, de les croiser, de les analyser, de les organiser, et de dégager les grandes tendances qui en découlent.
Ce sont ces dernières qu’elle présente à ses responsables en les leur rendant accessibles et faciles à exploiter. Les résultats de ses analyses peuvent prendre la forme de modèles explicatifs ou prédictifs, de diagrammes, de tableaux de bord ou de recommandations, susceptibles d’aider dans la prise de décisions raisonnées. Le data scientist peut être associé à la définition des méthodologies de collecte et de stockage desdites données ainsi qu’aux stratégies de traitement de ces dernières selon leur volume et leur sensibilité. Pour ce faire, il est nécessaire qu’il développe certaines compétences et aptitudes bien précises.
Quelles sont-elles?

Compétences et diplômes requis pour être un Data scientist

Parce qu’il est au cœur de la gestion des données et donc des bases de données plus ou moins complexes, le data scientist doit forcément détenir un solide background en :

  • programmation informatique (algorithmique, conception et gestion de base de données, …);
  • analyse statistique et mathématiques appliquées;
  • gestion de projets;
  • stratégie de marketing;
  • etc.

Il est appelé à manipuler des statistiques de tout genre et à ce titre, il lui faut être techniquement excellent en analyse et en réalisation de diagrammes statistiques, en sécurisation de données et bien plus encore.

Il doit par ailleurs avoir un sens élevé de l’analyse et de la synthèse d’informations et détenir des connaissances plus que sommaires dans les secteurs d’activités de l’organisation où il exerce.

Il existe bien d’autres domaines dans lesquels ce dernier peut renforcer ses connaissances et sa technicité pour être plus côté sur le marché.